quark-torch-install

Install or verify the correct PyTorch build for a user's accelerator backend before Quark installation. Trigger for "install PyTorch", "pip install torch", "set up torch for ROCm", "set up torch for CUDA", "torch version mismatch", "CPU-only torch installed", torch.cuda.is_available() returns False, or any request to get the correct PyTorch build running.

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リポジトリ: amd/Quark
ソースの最終更新活動: 2026年7月9日 06:10
検出された SKILL.md の言語: 英語
スター: 166
フォーク: 30

インストール方法

デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。

Codex または Claude でインストールこの Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。

直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。

npx skills add https://github.com/amd/Quark --skill quark-torch-install

コマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。

ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。

ソースファイルを確認

インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。

SKILL.md

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quark-env-preflight

Collect and normalize environment facts (OS, Python, GPU, CUDA/ROCm, container state) before Quark installation or PTQ planning. Use this skill whenever a downstream skill needs confirmed hardware and toolchain facts, when the user mentions their setup, when you need to decide between CUDA/ROCm/CPU install paths, or when any accelerator-related assumption is unconfirmed. Also trigger when the user says things like "check my environment", "what GPU do I have", "is my setup ready for Quark", or before any install/quantization step where hardware facts are missing.

2026-07-09

quark-workspace-validate

Validate workspace shape, model paths, output directories, and repo structure before downstream Quark skills proceed. Use this skill whenever a skill needs confirmed file paths, when the user provides a model path or output directory, when you need to distinguish a local model from a HuggingFace ID, or when any path assumption is unverified. Also trigger for "where should I put outputs", "is my model path right", or before model-intake/export steps.

2026-07-09

quark-onnx-debug

Diagnose failed Quark ONNX installation, calibration, quantization, custom-op compilation, or export attempts. Use when the user reports an error, stack trace, invalid artifact, missing dependency, ORT execution-provider mismatch, silent CPU fallback, OOM during calibration, custom-op load failure (BFPQuantizeDequantize / MXQuantizeDequantize / Extended*), or unexpected quantization results from the ONNX flow. Trigger for "Quark ONNX error", "onnxruntime error", "quantize_static failed", "calibration crashed", "CUDAExecutionProvider not available", "ROCMExecutionProvider not available", "custom op library load failed", "model.onnx larger than 2GB", "external data not found", "AdaRound diverged", "GPTQ ONNX failed", "QuaRot failed", "NPU power-of-2 scale", any Python traceback mentioning quark.onnx / onnxruntime / onnx, or when the user pastes an error message related to Quark ONNX workflows.

2026-07-09

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description	Install or verify the correct PyTorch build for a user's accelerator backend before Quark installation. Trigger for "install PyTorch", "pip install torch", "set up torch for ROCm", "set up torch for CUDA", "torch version mismatch", "CPU-only torch installed", torch.cuda.is_available() returns False, or any request to get the correct PyTorch build running.

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